專訪創略科技楊辰韻 CDP走進“務實”階段企業開始追求業務側價值

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舉報 2023-03-30

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搭建CDP時，因為復用其他企業的成功方案，結果落地比較困難；企業有CDP，但只做了數據采集與處理后擱置；花費高額預算部署CDP，結果沒能有效結合業務場景提高ROI.....

上述問題，可能是大多數品牌/企業，在做CDP時會遇到的“共性難題”。

事實上，產生這種情況的核心原因在于，企業部署的CDP與離業務場景“太遠”，同時沒有圍繞自身業務價值鏈，從“降本、增收、提效”等核心目標出發，思考如何規劃、如何選型、如何組織、如何實施、如何檢驗，構建支持業務增長的數字化能力體系，以至于沒能真正發揮出CDP的效能。
那么企業該如何解決？

對此，最近創略科技發布了一份《企業數字化運營藍皮報告2023》，詳細講述了CDP如何在數字化運營的賦能下，使CDP、MA等系統平臺應用于實際業務場景，產生業務價值。而借這次發布報告的機會，Morketing也采訪到了創略科技聯合創始人及總裁楊辰韻，就CDP如何場景化落地，產生業務價值這一話題進行了探討。

CDP發展回歸理性

企業更關注“投入產出比”

隨著時間的發展，CDP已經從2016年-2017年的市場教育階段；2018年到2021年，市場10倍增速，各種各樣的玩家都往CDP里“沖”的擴張階段，到了回歸理性的第三階段。

“如今CDP處于穩步上升時期，企業直接進入到怎么選型和如何搭建的階段，同時開始追求真正的數據場景化價值落地，營銷技術賦能業務增長的趨勢變得越來越凸顯”，楊辰韻說。

而導致這種需求變化的原因在于，“企業正承壓前行”。從需求端來看，疫情對經濟壓力和生活不確定性的增加，消費者審慎消費；從供給端來看，行業競爭愈發激烈。

在這種情況下企業的增長實則越來越困難。如此一來，企業在做數字化轉型投入時，自然而然更在意能否得到更高的回報，或者直接的增長，以及投入后能否給自身帶來長期價值。

對此，楊辰韻表示，CDP作為一個連接營銷技術的“數據樞紐”，它是企業數字化的剛需，牽動著企業增長的可能性。

因為，無論是做精細化運營，還是做自動化營銷決策，都離不開對用戶數據的采集、清洗、存儲、分析和應用。而部署CDP則可以將分散在各地的數據，進行存儲和管理，并根據一定的規則，梳理出統一的用戶畫像和可視化數據圖表等。當然，這只是CDP最基礎的功能，CDP對企業的價值不僅是在數據層面，而更多的是在于用戶數據與業務場景的有機結合，提升消費者對企業產生的財務價值、傳播價值、數據價值，并通過技術與需求不斷地拓展與滲透，在營銷層面的價值延伸至產品和業務戰略相關的場景和決策，核心在于提升運營效率、增加業務效果、輔以科學決策。

所以想真正讓CDP發揮價值，需最大化協同數字化策略與工具，要匹配相應的數據技術、運營策略與落地措施，更重要的是在組織層面擁有實現這些的可行性方案，從認知到方法論掌握，到場景應用和實踐落地，再到組織調整與人才培養等等都要具備可實施性。

故而企業想要做好CDP，十分考驗其基于自身業務情況下的數字化考量與布局。對此，在《企業數字化運營藍皮報告2023》中也總結了一套數字化運營方法論，即從“理念轉變、能力打造、組織進化、場景實踐”四個必要環節出發，從業務場景出發，到業務價值落地。

其中首先需要明確企業數字化轉型是戰略層面的，而不是具體項目層面，自上而下的實施是轉型成功的關鍵之一，所以在組織團隊尤為關鍵。對此，企業其實可以基于 CIO、CDO、CMO等關鍵職位以及其背后的核心能力支撐，打造“數據 + 技術 + 業務”的復合型團隊，構建一個真正以數據及業務價值驅動的敏捷型組織，從而打破部門壁壘，實現快速響應，賦能構建企業的長期競爭力。

其次，在系統工具層面，十分挑戰CDP的產品技術能力，以及在此基礎上的應用延展能力。除了需要提供數據收集、整合、洞察、分析以外，還要站在實際場景應用下，將CDP與MA等系統做協同，同時讓數據與業務指標直接掛鉤，用數據驅動和算法驅動的智能決策，幫助客戶實現在垂直行業和場景上的數據和智能驅動決策，如此才能提高客戶的使用效率。

而針對以上問題，Morketing了解到，早在2017年創略科技就已經在數據應用側布局，在開發CDP產品的過程中就與AI技術進行結合，在數據源接入和處理，以及基于數據推動策略自動分析上，做了深入研究。單從創略科技CDP人群圈選這項功能來看，“驗證后轉化率高于人工十幾倍”，楊辰韻對Morketing說道。

從業務場景切入

做CDP不用一下“大而全”

Morketing了解到，創略科技之所以有很多一直保持長期合作的客戶，就是因為其幫助企業創造了真正的業務價值，甚至在系統上線非常短的時間內，就推動一些客戶在場景上實現數十倍的ROI。

這主要是因為，在搭建過程中時，創略科技會協同企業從實際的業務情況出發，進行數據采集、治理、分析，從而個性化的制定實施搭建路徑，并實踐于具體的業務場景，真正讓CDP在數字化運營的協助下中發揮效能，楊辰韻表示。

再進一步來說，創略科技會根據客戶的預算和投入，同時結合客戶業務目標，找到企業最痛的場景，最高優先級的場景，看到AB測試的結果后，去推斷出在不同的階段應該解決哪些問題，并給到相應的解決方案。

所以某種層面，企業想要更好的將CDP落到業務場景里，不一定第一時間就要打通全部的數據和場景做到“大而全”，還可以按階段走，解決階段性的核心問題。

落到具體的步驟，這里可以從《企業數字化運營藍皮報告2023》中創略科技服務的某汽車經銷商案例切入解析。該汽車經銷商有幾十年的汽車業務運用經驗，年服務超過100w臺汽車，年銷售超過10w臺新車，擁有龐大的客戶量級和數據量級。

雖然數據量龐大，但創略科技了解到，這家汽車經銷商的業務鏈條較長，且客戶數據卻分散在不同系統，如想有效實現業務增長，需要快速切入核心場景展開賦能。

通過對該汽車經銷商的業務場景與實際痛點有效分析，創略科技發現保客運營場景是該汽車經銷商當下最能產生業務價值的場景，但其在保客運營場景，觸點與營銷方式較為單一，售后維保貢獻值及流失客戶召回率較低，為此其針對性的輸出適配于當下業務目標的解決方案。

具體來看，創略科技先對不同平臺的數據進行了數據接入與治理，建立One-ID（統一的用戶標識體系），第一步解決數據分散的問題；在完成了這項工作后，再切入該汽車經銷商的業務場景和運營痛點（運營場景觸點、營銷方式較為單一，難以召回客戶），從門店和集團雙層視角，幫助其建立了一套RFM模型，做自有會員運營體系，針對性運營，提升整體價值與召回率。
最后，創略科技還融合了該汽車經銷商的車主特征維度、售后消費數據等多方面，訓練出一套專屬的用戶價值模型，在這樣的一套模型下，該汽車經銷商可以對客戶價值進行分類，從而科學衡量客戶價值，并針對不同價值的用戶做精準化營銷，更有效的提高轉化。根據最終數據結果來看，該汽車經銷商售后維保貢獻率成功提升20%。

創略科技CDP能力背后的落點

是數字化運營思維

正如上文所述，數字化建設與運營的過程是基于體系化復雜流程的組合與協同，涉及多企業的多個模塊，實踐的復雜性也要求著參與者的專業性與價值理念。事實上，創略科技從進入CDP市場時，其定位就有別于傳統的系統供應商，希望成為企業數字化轉型中的共創者，以全流程搭建、全場景賦能，為客戶創造可衡量的經濟效益。而這個差異化的定位，也影響了創略科技在CDP上的思考。

那么在數字化運營思維下，創略科技CDP產品有何亮點？

其一，產品成熟度高。在2016年左右創略科技就開始積累在CDP產品上的能力，經過多年發展和沉淀，在產品的成熟度上顯然有著相當的積累。

其二，業務側易用性高。系統自帶基礎標簽版本，同時標簽體系顆粒度非常細。而顆粒度越細，業務部門就可以不依賴于IT部門，可以通過低代碼/無代碼的拖拉拽形式，自由實現他們想要做的個性化和實時數據驅動的營銷。

其三，行業Know-how積累范圍廣。實際不同行業、不同發展階段的品牌數字化基礎不盡相同，同時在轉型時切入的角度和路徑也不同。目前在零售、母嬰、美妝、服裝、旅游、跨境等不同行業，創略科技都有案例和解決方案的沉淀。

其四，將標簽體系和AI算法模型融入營銷自動化體系的搭建，進一步降低企業搭建CDP與應用CDP的門檻。在楊辰韻看來，企業在數字化轉型中有了中臺這些數據工具后，想要產生業務價值，關鍵在于“相較于fancy的功能，更要聚焦于營銷策略自動化的深度”。目前Morketing了解到，如今創略科技在垂直行業里，有幾十個可復用的組合算法模型，這也是其核心的差異化優勢，可以逐步取代人工，用自動化的方式去做相應的策略創建。

另外創略科技除了在產品能力上有差異化的競爭力，其客戶服務能力也不容小覷。在2018-2019年，創略科技就布局了客戶培訓服務和數字化運營服務，賦能企業做好數字化運營。

所以綜合來看，創略科技無論是在產品上還是服務上，又或是策略上，都走出了一條屬于自己的“路”。而除了以上內容外，Morketing還觀察到，創略科技頗具備前沿視野，正在不斷探索行業新技術的場景化落地。例如，其在營銷場景側正在嘗試通過基于區塊鏈Web3，及新一代客戶積分體系等新的技術方式，匹配上合適品牌玩法，搶占年輕人的心智，提升品牌的認同感，重構品牌與客戶的關系，建立一個長期的品牌資產。

結語

最后，無論是創略科技探索行業新技術的場景化落地，還是企業在數字化技術投入上變得更加冷靜，這些變化的背后是企業如今面臨著“不確定性增多”“競爭越來越卷”雙重壓力，它們更加追求長期價值而非短期轉化。
在這種形勢之下，企業必然希望自身的數字化投入可以產生實際的業務價值，并逐步構建可持續增長能力。這就意味著，第三方技術服務商必須要將企業商業目標與數據進行結合，對業務場景賦能。
而這也正是創略科技一直在堅持的，以數據技術及AI為核心，驅動下一代數據商業應用，為客戶創造可衡量的經濟效益。

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